Execel是office其中一個部件，除了數據表格功能以外，還有通過圖線進行相關性分析或者趨勢預判的強大功能。例如：如何通過歷年銷售預估明年銷售額計劃、如何分析消費額與消費者年齡關系、如何對正交試驗的結果搭建數據模型，等等。用excel如何做數據分析圖?下面小編就為大家詳細介紹Excel數據處理并繪制成分析圖形方法，大家一起來看看吧！

       為通俗起見，本文案例為：實驗25次，每次三個擲色子，將它的讀數記錄下來。通過圖線分析：三數求和，與三個數字的最大值、最小值、中間值相關性有多大？（結論可能會讓部分讀者跌眼鏡哦）

方法/步驟

1、數據整理。工欲善其事，必先利其器。數據質量是數據分析的生命，此步驟不可忽視、不可走過場。

①數字型的數字才可以參與畫圖和做分析模型，所以數據不能帶單位（如：元、萬元），也不能用區間數據（如：23-25，不要將電腦當作神腦）。

②數據的單位要一致，統一按列排序或者按行排序，此案例用列排序。

③注意：對于用文本格式存儲的數字，單元格左上角有個綠色三角表示，要注意修改為數字格式。

2、對于本例，需要用到隨機函數rand()。一個色子有6個面，取數為1-6。模擬色子數據=int(rand()*6)+1。

其他用到的函數有：求和sum()；最大值max()；最小值min()。由于不是本文重點，不展開描述了

3、繪制圖形。

①目前我們只做2維的數據分析，只有1個自變量和1個因變量。選擇2列數據，合計列和最大值列。技巧：當需要選擇不相鄰兩列，可以先選1列，按ctrl鍵，再選另1列，放開ctrl鍵。

②菜單插入→圖形→散點圖，確認。當然，折線圖等也可以數據分析，但為了圖面干凈，推薦還是用散點圖。

4、相關性分析。

首先，在散點圖上某個散點上右鍵→添加趨勢線。

5、然后，緊接著自動彈出設置趨勢線模式（若沒彈出這個對話框，也可在圖上某個散點上右鍵，選擇設置趨勢線模式）→顯示公式、顯示R平方值。至于回歸分析類型，采用線性類型比較通用些。

6、關閉后，觀察圖上的r2值（實際是指R平方值，下同），r2值0.8到1，說明正相關，自變量和因變量有（線性）關系。r2值0.6到0.8，弱相關。-0.6到0.6，不相關，自變量對因變量沒有影響。-0.8到-0.6，弱負相關。-1到-0.8，負相關，自變量和因變量有（線性）關系，但方向相反。

7、最后，點擊圖上任意散點，表格會出現紅色框和藍色框，紅色是因變量，不能移動，藍色框可以移動。通過鼠標拖動藍色框，可以看到最大值、最小值、中間值與合計數的線性相關性r2值。

8、本案例數據統計：合計數與最大值、最小值的相關性大多在0-0.7以內，合計數與中間值的相關性大多在0.7以上。自變量x為中間值，因變量y為合計數，他們的關系模型為：y = 0.4196x - 0.8817。（當然，公式中的參數只是針對這25次試驗）

本案例結論：三數合計與中間值呈弱線性相關。不信歡迎吐槽。

推論：評分比賽中，將最高分和最低分同時去掉，不影響最終得分。

以上就是Excel數據處理并繪制成分析圖形方法介紹，操作很簡單的，你學會了嗎？希望這篇文章能對大家有所幫助！